机器学习中回归任务主要是用来预测离散的数据（）
举一反三
- 在有标签数据集上，经常采用简单的线性回归、分类任务从数据中学习获取信息。在回归任务中，Y变量（预测变量）为（），分类任务中Y变量（预测变量）为（）。 A: 离散型；离散型 B: 离散型；连续型 C: 连续型；离散型 D: 连续型；连续型
- 预测降雨量属于机器学习中的回归任务的应用场景。 A: 正确 B: 错误
- 中国大学MOOC: 预测降雨量属于机器学习中的回归任务的应用场景。
- 机器学习中回归就是预测期望的连续值。
- 机器学习和数据科学间是存在交集的。例如，逻辑回归可以用来研究关系，也可以用来做预测。我们可以将数据科学和机器学习想象成一个“谱”，较容易解释的模型更靠近数据科学一侧，“黑箱”模型则更靠近机器学习一侧。